數據被視為推動各產業創新、決策和發展的「新石油」。隨著組織尋求獲得數據的好處，對數據專家的需求變得非常重要。資料工程師在這些專業人員中是獨一無二的，因為他們透過管理將資料從來源轉移到分析的資料管道，為任何資料驅動功能提供基礎。這篇文章是數據分析的最佳指南，強調數據工程，這很重要但不是很明顯。
什麼是資料工程？
資料工程是創建資料架構和管理結構的過程，以促進資料收集、儲存和處理過程。資料科學家應該提供資料解釋或見解，而資料分析師則致力於自己產生見解；資料工程師的任務是創建實現這些目標的平台。他們創建管道將資料從不同來源傳輸到資料儲存庫或資料湖，以確保資料經過整理、結構化並可供使用。
資料工程師的角色
資料工程師與資料科學家、資料分析師和其他利害關係人密切合作，以了解組織的資料需求。他們的主要職責包括：
- 資料管道開發： 建立自動化流程（管道），從不同來源提取數據，將其轉換為可用格式，並將其載入到儲存系統中。
- 資料架構設計： 設計和實現支援結構化和非結構化資料的可擴展架構。這包括選擇正確的資料庫技術，例如 SQL、NoSQL 或雲端儲存解決方案，例如 AWS S3。
- 資料清理與轉換： 確保收集的資料是高品質的。這通常涉及清理資料、刪除重複項並將其轉換為資料分析師和科學家可以輕鬆使用的格式。
- 效能最佳化： 確保資料系統高效運作。這可能涉及最佳化查詢、索引資料庫或配置儲存系統以快速處理大量資料。
- 安全與合規性： 實施安全措施來保護敏感資料並確保資料處理流程符合相關法規，例如 GDPR 或 HIPAA。
資料工程師的關鍵技能
為了在數據工程方面取得優異成績，專業人士需要在幾個關鍵領域打下堅實的基礎：
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程式設計（腳本技能）：熟練 Python、Java 或 Scala 等程式語言對於開發資料管道和執行資料轉換至關重要。
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資料庫管理：關聯式資料庫（例如 MySQL、PostgreSQL）和非關聯式資料庫（例如 MongoDB、Cassandra）的知識至關重要。
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資料倉儲：了解資料倉儲概念和工具（例如 Amazon Redshift、Google BigQuery 或 Snowflake）對於建立可擴展的資料儲存解決方案至關重要。
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ETL（擷取、轉換、載入）流程：掌握 ETL 工具（如 Apache NiFi、Talend 或客製化解決方案）對於行動和轉換資料是必要的。
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雲端運算：隨著越來越多的組織將其資料基礎架構遷移到雲端，熟悉 AWS、Azure 或 Google Cloud 等雲端平台變得越來越重要。
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大數據技術：處理大規模資料通常需要了解 Hadoop、Spark 和 Kafka 等大數據工具。
資料工程工具
數據工程包括使用工具和技術來建立和管理數據資產。這些工具有助於資料收集、歸檔、分析和操作。以下是資料工程中一些最常用的工具：
資料攝取工具
Apache Kafka： 用於建立即時資料管道和串流應用程式的分散式串流平台。 Kafka 可以處理高吞吐量的資料來源，通常用於即時攝取大量資料。
Apache NiFi：一種資料整合工具，可自動在不同系統之間移動資料。它提供了一個用戶友好的介面來設計資料流並支援各種資料來源。
AWS Glue： Amazon 提供的完全託管的 ETL 服務，可以輕鬆準備和載入資料以進行分析。 Glue 可自動執行資料發現、編目和資料移動的過程。
資料儲存與倉儲工具
Amazon S3： 用於儲存和擷取任何資料的可擴充物件儲存服務。 S3 通常用於在處理或分析之前儲存原始資料。
Google BigQuery： 完全託管的無伺服器資料倉儲，可利用 Google 基礎架構的處理能力實現超快速 SQL 查詢。它非常適合分析大型數據集。
Snowflake：基於雲端的資料倉儲解決方案，提供統一的資料儲存和處理平台。它以其可擴展性、易用性和對多個雲端平台的支援而聞名。
Apache HDFS（Hadoop 分散式檔案系統）： 設計用於在商用硬體上運行的分散式檔案系統。它是Hadoop的核心元件，用於分散式儲存大型資料集。
資料處理與轉換工具
Apache Spark： 用於大數據工作負載的開源分散式處理系統。 Spark 提供了一個接口，用於透過隱式資料並行性和容錯能力對整個叢集進行程式設計。
Apache Airflow： 一種開源工具，用於以程式設計方式創作、排程和監控工作流程。 Airflow 管理複雜的資料管道，確保資料順利流過各個處理階段。
dbt（資料建置工具）： 一種命令列工具，使分析師和工程師能夠更有效地轉換倉庫中的資料。 dbt 處理 ETL 中的“T”，並用於在資料進入倉儲後進行轉換。
Apache Beam： 用於定義和執行資料處理管道的統一程式設計模型。 Beam 可以在多種執行引擎上運行，例如 Apache Flink、Apache Spark 和 Google Cloud Dataflow。
ETL（擷取、轉換、載入）工具
Talend： 一個開源資料整合平台，提供 ETL、資料遷移和資料同步工具。 Talend 提供了用於設計資料流和轉換的圖形介面。
Informatica PowerCenter：一種廣泛使用的資料整合工具，提供資料整合、資料品質和資料治理的全面功能。
Microsoft Azure 資料工廠： 一種基於雲端的 ETL 服務，可自動執行資料移動和轉換。 Azure 資料工廠支援廣泛的資料來源和目標。
Pentaho Data Integration (PDI)：一個開源 ETL 工具，允許使用者建立資料管道以在不同系統之間移動和轉換資料。
資料編排工具
Apache Oozie： 用於管理 Apache Hadoop 作業的工作流程排程器系統。它有助於自動化複雜的資料管道並管理任務之間的依賴關係。
完美： 一種現代工作流程編排工具，可以輕鬆建立、調度和監控資料工作流程。 Prefect 提供本地和雲端的解決方案來管理工作流程。
Dagster： 用於機器學習、分析和 ETL 的編排平台。 Dagster 旨在確保資料管道模組化、可測試和可維護。
資料品質與治理工具
資料視覺化與報告工具
Tableau： 強大的資料視覺化工具，讓使用者可以建立互動式和可分享的儀表板。 Tableau可以連接多個資料來源，廣泛用於資料報告。
Looker：商業智慧和數據分析平台，可協助組織輕鬆探索、分析和共享即時業務分析。
Power BI： Microsoft 的資料視覺化工具可讓使用者建立和共用資料洞察。 Power BI 與其他 Microsoft 服務整合良好，並支援各種資料來源。
雲端平台
Amazon Web Services (AWS)：提供一套基於雲端的資料工程工具，包括用於儲存的 S3、用於倉儲的 Redshift 和用於 ETL 的 Glue。
Google Cloud Platform (GCP)：提供用於資料倉儲的 BigQuery、用於資料處理的 Dataflow 以及各種機器學習服務。
Microsoft Azure：提供各種資料工程工具，包括 Azure Data Lake Storage、Azure SQL 資料庫和用於 ETL 流程的 Azure 資料工廠。
大數據工具
Hadoop： 一個開源框架，允許跨電腦叢集分散式處理大型資料集。它包括 Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS) 和 MapReduce 程式設計模型。
Apache Flink： 一個流處理框架，也可以處理批次。 Flink 以其低延遲處理大量資料的能力而聞名。
Apache Storm：一個即時計算系統，可以即時處理資料流。
資料工程的未來
資料工程師的需求量很大，因為許多組織越來越了解對健全資料基礎架構的需求。雲端運算的採用、物聯網 (IoT) 的發展以及人工智慧和機器學習演算法的整合正在推動這一需求。未來，資料工程師仍將是資料生態系統中的關鍵專業人員，他們將越來越重視即時資料處理、資料流以及人工智慧和機器學習在資料管道中的整合。
結論
另外值得注意的是，資料工程的要求非常高且多樣化，要求一個人既具有技術性又具有創造性，並且具有批判性思考者。因此，隨著組織越來越依賴大數據，資料工程師的職位將仍然高度相關。對於那些在技術、數據科學和創新的交叉領域尋求使命的人來說，數據工程是一個完美的職業。
以上是資料分析終極指南：深入研究資料工程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
